在 MATLAB 中进行文本分析,可以使用内置的文本处理函数和工具箱。以下是一些基本的步骤和示例,帮助你入门文本分析:
读取文本数据:
fopen
、fgetl
或 textscan
函数。fileID = fopen('example.txt');
textData = fread(fileID, '*char')'; % 读取整个文件内容
fclose(fileID);
文本预处理:
% 转换为小写
textData = lower(textData);
% 去除标点符号
textData = regexprep(textData, '[^\w\s]', '');
% 分词
words = strsplit(textData);
词频统计:
wordCounts = countWords(words);
文本可视化:
wordcloud(words, wordCounts);
情感分析:
% 假设你有一个情感词典
sentimentDict = load('sentimentdict.mat'); % 加载情感词典
% 进行情感分析
sentimentScores = analyzeSentiment(textData, sentimentDict);
主题建模:
% 假设你想提取 k 个主题
k = 5;
[docTopicDist, topicWordDist] = lda(textData, 'NumTopics', k);
文本聚类:
% 向量化文本数据 vectorizedText = bagOfWords(textData); % 使用 K-means 聚类 numClusters = 3; idx = kmeans(vectorizedText, numClusters);
使用 NLP 工具箱:
% 句法分析
[parseTree, tokenizedText] = parseSentence(textData);
请根据你的具体需求选择合适的方法和工具。如果需要更详细的功能,建议查阅 MATLAB 官方文档或相关教程。
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